국내 금융사 96% AI 도입 시도, 실제 운영 적용은 19%에 그쳐
에이전틱 AI는 단순히 명령에 응답하는 기존 생성형 AI와 달리, 목표를 해석하고 여러 시스템에 접근해 데이터를 평가한 뒤 다음 행동까지 스스로 결정하고 실행하는 차세대 AI다. 사기 탐지 업무를 처리하는 AI 에이전트가 이상 패턴을 감지해 담당 부서에 자동으로 에스컬레이션하고 보호 조치까지 취하거나, 대출 상담 AI 에이전트가 대환 기회를 포착해 적격성을 평가하고 고객에게 먼저 연락하는 식이다. 맥킨지는 생성형 AI 및 관련 기술이 생산성 향상, 매출 증대, 리스크 관리 개선을 통해 은행산업에 연간 2000억~3400억 달러의 가치를 창출할 수 있다고 분석했다.
그러나 보고서는 대부분의 금융기관이 이러한 수준으로 운영할 준비가 되어 있지 않다고 진단했다. 콘텐츠, 커뮤니케이션, 트랜잭션 데이터를 실시간으로 연결할 수 있다고 답한 기관은 9%에 불과했고, 금융기관의 52%는 자사의 거버넌스 체계가 컴플라이언스를 준수하는 에이전틱 AI 도입을 지원할 준비가 되어 있는지 확신하지 못한다고 답했다. 데이터는 여전히 분산돼 있고, 거버넌스는 일관성이 부족하며, 책임 소재도 명확하지 않은 경우가 많다는 것이다.
보고서는 인력 역량 강화 문제도 짚었다. 금융기관들의 AI 투자 우선순위 중 인력 역량 강화는 14%로 최하위를 기록했다. 에이전틱 AI 시대에는 직원들이 단순히 시스템을 운영하는 역할에서 AI 기반 워크플로우를 감독하고 검증하며 이끄는 역할로 바뀌게 되는데, 이에 대한 준비가 가장 뒤처져 있다는 의미다. 보고서는 가장 좋은 성과를 내는 은행들이 AI 전환을 기술 전략이자 동시에 인력 전략으로 접근하고 있다고 분석했다.
실제 해외 주요 은행들의 AI 활용 규모도 빠르게 커지고 있다. 뱅크오브아메리카의 가상 어시스턴트 '에리카(Erica)'는 누적 상담 30억 건을 넘어섰고 하루 약 200만 건의 고객 상담을 처리하고 있다. JP모간체이스는 내부 거대언어모델 플랫폼 'LLM Suite'를 약 25만 명의 직원에게 배포해 리서치, 고객 서비스, 자문 업무를 지원하고 있다.
이러한 흐름은 한국 금융권에도 그대로 적용된다. 금융위원회는 지난 18일 '금융분야 인공지능 가이드라인' 개정안을 발표하고 오는 22일부터 시행에 들어간다. 이번 가이드라인은 거버넌스, 합법성, 보조수단성, 신뢰성, 금융안정성, 신의성실, 보안성 등 7대 원칙을 핵심으로 하며, 시행과 함께 거버넌스 원칙을 구체화한 '금융분야 AI위험관리프레임워크'와 보안성 원칙을 구체화한 '금융분야 인공지능 보안 안내서'도 함께 배포된다. 금융위는 또한 AI 에이전트가 상품 추천, 가입, 결제까지 수행하는 환경에 대비해 일부 금융사에 적용되던 보안용 망분리를 긴급 완화하고, 하반기 태스크포스를 통해 AI 에이전트 시범사업 운영 방안도 검토할 계획이라고 밝혔다.
글로벌 조사 결과와 국내 규제 동향을 종합하면, 한국 금융기관 역시 에이전틱 AI를 단순한 기술 도입 과제가 아니라 데이터 거버넌스, 인력 역량, 조직 운영 체계를 함께 재설계하는 전환 과제로 접근해야 할 시점이다. 보고서는 모든 영역을 동시에 바꾸려 하지 않고, 측정 가능한 가치와 접근 가능한 데이터를 갖춘 업무 영역부터 거버넌스를 먼저 세운 뒤 하나씩 성공 사례를 쌓아가는 기관들이 가장 앞서 나가고 있다고 결론지었다.
OpenText는 이러한 거버넌스 기반 전환을 지원하기 위해 OpenText™ 콘텐츠 어비에이터(Content Aviator)를 비롯한 에이전틱 AI 솔루션을 국내에 제공하고 있다. 콘텐츠 어비에이터는 흩어진 문서와 데이터를 안전하게 통합·분석해 방대한 정보 속에서 필요한 인사이트를 신속하게 찾아주는 AI 콘텐츠 어시스턴트로, 거버넌스를 핵심 설계 원칙으로 두고 있어 금융기관이 요구하는 정확성, 컴플라이언스, 보안 기준을 충족하도록 구축됐다. 이를 통해 금융기관은 파일럿 단계에 머물러 있는 에이전틱 AI 프로젝트를 실제 운영 환경으로 확장하는 데 필요한 데이터 신뢰성과 거버넌스 기반을 동시에 갖출 수 있다.
비욘드포스트 김신 기자 bp_ks@beyondpost.co.kr
